1. 比较一般的自定义函数: 需要注意的是,不能像sklearn那样直接定义,因为这里的y_true和y_pred是张量,不是numpy数组.示例如下: from keras import backend def rmse(y_true, y_pred): return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1)) 用的时候直接: model.compile(optimizer='adam', loss=

方法一: vim .keras/keras.json 修改“backend”:"tensorflow" 方法二: 每次在python文档中输入, import os os.environ['KERAS_BACKEND']='tensorflow' import keras

1.自定义层 对于简单.无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现.但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层. 这是一个 Keras2.0 中,Keras 层的骨架(如果你用的是旧的版本,请更新到新版).你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方.这个方法必须设 self.built = True,可以通过调用 super([Layer], self).build() 完成. call(x)

神经协同过滤(Neural Collaborative Filtering)神作的源码的实验设置要求是: 然而,我们使用控制台 (命令:)或者是PyCharm直接安装的版本均是 最新版本(即 2.0版本)   为了避免因版本升级带来的一些功能函数的变化的修改,可以选择直接修改 Keras安装的版本咯.   那么,如何修改: 1)控制台 pip install --upgrade keras==2.1.0 升级到指定版本 pip install keras==2.1.0 安装指定版本 2)Pych

第一种方法: Keras官方给的图片去噪示例要自动下载mnist数据集并处理,不能修改和加入自己的数据集. from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. 以上代码实现了把mnist数据集读到x_train 和x_test

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras.步骤如下: 1,安装pip sudo apt-get install python3-setuptools sudo easy_install3 pip 2,安装g++ sudo apt-get install g++ 采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成.注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误

问题:老板让测试运行Keras官网里的Mnist-cnn.py,结果从下载数据就是一路坑-- 当前环境:Ubuntu12.04.python2.7.Keras 1.1.1(不知道这个版本号对不对,在启动文件里查到的) 按遇到问题的先后逐个出解决方案: 1.load_data数据,下载老是报Errno 104 Connection reset by peer 解决: ①因为无论是否FQ下载都很慢,下载数据到本地并解压出pkl文件,绝对路径中不能有中文, ②重写数据加载函数,后面上代码, 2.运行代

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

Visual Studio 2013 正常安装,这里只要C++打勾就可以. ANACONDA ANACONDA是封装了Python的科学计算工具,装这个就可以不用额外装Python了.在安装之前建议先卸载电脑里已装的Python.这里建议用对应Python 2.7的Anaconda2-2.4.0. Anaconda3对应的Python3.x,之前用这个的时候,example遇到各种语法问题. 官网下载 MinGW 装了ANACONDA之后,在CMD控制台: conda install mingw

写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理在作怪.教程里让用python3.5,而我偏偏安装python3.6,教程说安装cuda8,我发现官网出了cuda9,就安装了9,这么弄下去当然不容易

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库

本文是个人对Keras深度学习框架配置的总结,不周之处请指出,谢谢! 1. 首先,我们需要安装Ubuntu操作系统(Windows下也行),这里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安装好Ubuntu16.04之后,需要对系统进行初始化设置及更新: 打开终端输入: 系统升级: →~ sudo apt-get update →~ sudo apt-get upgrade 安装基础依赖库: →~ sudo apt-get install python-dev python-pip python-n

我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10,因为数据都是别人准备好的,有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了,所以跑起来都很简单,但是跑完了,好像自己还没掌握图片分类的完整流程,因为他们没有经历数据处理的阶段,所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程.今天我想给大家分享两个比较贴近实际的分类项目,从数据分析和处理说起,以Keras为工具,彻底掌握图像分类任务. 这两个分类项目就是:交通标志分类和票据分类.交通标志分类在无人驾驶或者与交通相关项目都有应用,而票

Keras是由Python编写的基于Tensorflow或Theano的一个高层神经网络API.具有高度模块化,极简,可扩充等特性.能够实现简易和快速的原型设计,支持CNN和RNN或者两者的结合,可以无缝切换CPU和GPU.本文主要整理了如何安装和配置Keras.我使用的Python版本是2.7.13(Anaconda). 具体安装步骤: 1.卸载机器上本来安装的python,因为我在学习的时候自己安装了python官网的2.7.在这里要先卸载掉,然后安装Anaconda.Anaconda中内置

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i

# 使用Keras对交通标志进行分类 一.概述 本文主要记录的在使用Keras过程中,实现交通标志分类,数据集使用的是. 文本主要使用的环境为: Python3.5.2 Tensorflow 1.7 Keras 2.1.4 win10 所有程序均亲测可以通过.文中将使用Keras对图像进行分类处理,处理过程包括了 1.图像的预处理 2.神经网络的训练,得到训练后的模型 3.使用训练后的模型,对图像进行预测. 二.图像预处理 本文获取的交通标志图片,是从德国一家交通标志数据集的站点 上获取图像,因

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Keras 非线性回归 import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Sequential按序列构成的模型 from keras.models import Sequential #Dense全连接层 from keras.layers

1.安装Anaconda 面向科学计算的Python IDE--Anaconda 2.打开Anaconda Prompt 3.安装gcc环境 (1)conda update conda (2)conda install libpython (3)conda install mingw (4)在系统环境变量中的path添加: D:\Anaconda; D:\Anaconda\Scripts; D:\Anaconda\MinGW\bin; D:\Anaconda\MinGW\x86_64-w64-m

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent